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Enregistrement W3197296597 · doi:10.1097/pts.0000000000000889

Evolving Factors in Hospital Safety: A Systematic Review and Meta-Analysis of Hospital Adverse Events.

2021· article· en· W3197296597 sur OpenAlexaboutno aff
Khara M. Sauro, Matthew Machan, Liam Whalen-Browne, Victoria Owen, Guosong Wu, Henry T. Stelfox

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalMEDLINEEmergency medicineAdverse effectIncidence (geometry)Meta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to estimate the frequency of hospital adverse events (AEs) and explore the rate of AEs over time, and across and within hospital populations. METHODS: Validated search terms were run in MEDLINE and EMBASE; gray literature and references of included studies were also searched. Studies of any design or language providing an estimate of AEs within the hospital were eligible. Studies were excluded if they only provided an estimate for a specific AE, a subgroup of hospital patients or children. Data were abstracted in duplicate using a standardized data abstraction form. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects meta-analysis estimated the occurrence of hospital AEs, and meta-regression explored the association between hospital AEs, and patient and hospital characteristics. RESULTS: A total of 45,426 unique references were identified; 1,265 full-texts were reviewed and 94 studies representing 590 million admissions from 25 countries from 1961 to 2014 were included. The incidence of hospital AEs was 8.6 per 100 patient admissions (95% confidence interval [CI], 8.3 to 8.9; I2 = 100%, P < 0.001). Half of the AEs were preventable (52.6%), and a third resulted in moderate/significant harm (39.7%). The most evaluated AEs were surgical AEs, drug-related AEs, and nosocomial infections. The occurrence of AEs increased by year (95% CI, -0.05 to -0.04; P < 0.001) and patient age (95% CI = -0.15 to -0.14; P < 0.001), and varied by country income level and study characteristics. Patient sex, hospital type, hospital service, and geographical location were not associated with AEs. CONCLUSIONS: Hospital AEs are common, and reported rates are increasing in the literature. Given the increase in AEs over time, hospitals should reinvest in improving hospital safety with a focus on interventions targeted toward the more than half of AEs that are preventable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,040
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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